Reciprocal Rank Fusion (RRF): O Algoritmo Simples Que Está no Coração da Busca Híbrida em RAG
Neste artigo, vamos explorar como o RRF funciona e porque ele está se tornando o padrão do mercado para busca híbrida em pipelines RAG.
Categoria:Retrieval-Augmented Generation (RAG)
PDFs em Pipelines de RAG – Desafios, Armadilhas e Soluções
Neste artigo, vamos explorar os principais desafios técnicos de trabalhar com PDFs em pipelines de RAG, entender por que cada um deles ocorre e apresentar as melhores soluções disponíveis atualmente para superá-los.
RAG Attack – Como a Maior Força da IA Se Tornou Uma Vulnerabilidade de Segurança
As organizações devem parar de tratar o RAG como um experimento de IA “plug-and-play” e começar a tratá-lo como o que ele é: Infraestrutura de dados de missão crítica.
Modelos de Embeddings e Bancos de Dados Vetoriais Para Aplicações de IA Generativa
Este é um curso para profissionais que desejam dominar as tecnologias que estão por trás dos sistemas de busca inteligentes, chatbots corporativos e Agentes de IA com memória. É um curso que alia teoria e prática na medida certa e que ensina passo a passo como transformar dados de texto e imagem em vetores numéricos, armazená-los em bancos vetoriais e utilizá-los para construir aplicações reais de IA Generativa com Recuperação Aumentada por Geração (RAG).
Comparativo Técnico e Casos de Uso – Fine-Tuning, RAG e Engenharia de Prompt em LLMs
Fine-Tuning do Modelo, RAG (Retrieval-Augmented Generation) e Engenharia de Prompt. Este artigo é um guia completo que explora, de forma detalhada e bem didática, o que é cada estratégia, suas diferenças técnicas, casos de uso em negócios, vantagens, desvantagens, limitações e orientações sobre quando cada abordagem é mais adequada.
Re-Ranking em RAG – Melhorando a Relevância nas Respostas Geradas Por IA
Neste artigo, vamos explorar o que é re-ranking no contexto de RAG (Retrieval-Augmented Generation), como funciona essa técnica e por que ela é necessária. Também veremos aplicações práticas, seus benefícios e os desafios envolvidos nessa etapa fundamental dos sistemas de busca e geração de respostas.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) – Melhores Práticas e Casos de Uso
Neste artigo vamos listar para você algumas das melhores práticas ao implementar RAG, bem como alguns casos de uso.
Principais Métricas Para Avaliar Pipelines RAG com LLMs
RAG aproveita dados externos para enriquecer o contexto dos LLMs, aumentando assim a sua capacidade de gerar respostas mais precisas e relevantes. À medida que cresce a adoção de RAG, aumenta também a complexidade de avaliar eficazmente o seu desempenho.
Como RAG (Retrieval-Augmented Generation) Funciona Para Personalizar os LLMs?
Com o uso de RAG, é introduzido um componente de recuperação de informações que utiliza a entrada do usuário para extrair informações de uma nova fonte de dados primeiro. A consulta do usuário e as informações relevantes são fornecidas ao LLM. O LLM usa esse novo conhecimento e seus dados de treinamento para criar respostas mais adaptadas.
Benefícios da Inteligência Artificial Generativa com Geração Aumentada de Recuperação (RAG)
O uso da tecnologia RAG traz diversas vantagens para as iniciativas de IA Generativa de uma empresa. Confira alguns dos benefícios!
Inteligência Artificial em Alto Nível com LLMs e Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Os LLMs (Large Language Models) varreram o universo da Inteligência Artificial, em especial nas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Mas, como qualquer tecnologia, os LLMs têm limitações. E algumas dessas limitações estão sendo superadas com um processo de RAG (Retrieval-Augmented Generation), personalizando o uso de LLMs para necessidades específicas das empresas.